En esta ocasión, enfocamos el taller como un evento formativo que no dio respiro a los participantes. En la presentación se habló de la plataforma en la nube Microsoft Azure en IoT y del potencial del aprendizaje automático. Deseábamos mostrar el concepto de los dispositivos industriales de AAEON.
Como nuestro proveedor de sistemas embebidos es AAEON, llevamos al taller las placas SBC PICO-APL1-A10-N3350-KIT y PICO-APL3-A10-N4200-KIT con RAM y SSD de Apacer. Las placas SBC se comunicaban por wifi con el módulo de desarrollo ESP32 de Espressif, que a su vez estaba conectado a sensores de humedad (SHT-31), de concentración de CO2 (SCD30) y de concentración de partículas en suspensión (SPS30) de Sensirion a través de la interfaz i2C.
Se pidió a los participantes que instalaran previamente los kits de desarrollo de software de Visual Studio Code, Docker y .net Core con los que iban a trabajar durante el taller. Tras una breve introducción, pasamos a la parte práctica, conducida por Szabolcs Baranyi.
Szabolcs nos ofreció una visión general de la plataforma Azure IoT, las capacidades del aprendizaje automático y las ventajas de implantar inteligencia artificial en el perímetro en dispositivos industriales, como el que se utilizó en el taller.
La parte práctica se centró en el desarrollo de la aplicación del IoT para el PICO-APL, que funcionaba con el sistema operativo Windows 10 IoT Enterprise LTSC 2019, y se servía de la herramienta de desarrollo multiplataforma de Visual Studio Code. La aplicación que se ejecutaba en el PICO-APL leía los datos de los sensores a través de wifi y los enviaba a Azure. Comprobamos lo fácil que resulta analizar estos datos de IoT en la nube gracias al servicio central de IoT. También explicamos el concepto del aprovisionamiento de dispositivos y mostramos el modo en el que los proveedores pueden preinstalar ID en dispositivos y conectarlos automáticamente a la plataforma Azure.
Contamos con un GitHub para todo aquel que desee volver a examinar la información o que quiera probarlos.
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